导入数据：
1、
load data local inpath '/root/tes.txt' into table test.usr;
将本地的数据导入到hive中
2、从hdfs集群导入数据
load data inpath 'hdfs://node01:9000/user/tes.txt' into table test.te; LOAD DATA命令，可分为LOAD DATA LOCAL INPATH和LOAD DATA INPATH。两者的区别在于LOCAL导入的是本地文件而不加LOCAL的导入的是HDFS文件---相当于直接将文件进行相应的上传
3、insert into---内外部表，不适应于分区
4、
from table1 insert into（overwrite） tables2 select id ,name
分区表
Hive 分区partition(分成不同的文件目录进行存储)
1、静态分区：
必须在表定义时指定对应的partition字段-----分区字段一定不能与表中字段重复
a、单分区建表语句：
create table day_table (id int, content string) partitioned by (dt int);
上传数据： load data local inpath '/root/tes.txt' into table test.usr partition (age=10);
单分区表，按天分区，在表结构中存在id，content，dt三列。
以dt为文件夹区分
粗细力度分区的时候要根据业务需求，提前进行相应的设定 年月日时分秒----为了减少每一个分区中的内容，提高计算效率
b、 双分区建表语句：
create table hour(id int, content string) partitioned by (dt int, hour int);
双分区表，按天和小时分区，在表结构中新增加了dt和hour两列。
先以dt为文件夹，再以hour子文件夹区分
增加分区
alter table hour add partition(dt=10,hour=40);
alert table tablename add partiton(dt=20,hour=40)
也就是说添加分区的时候不能直接添加，而是需要将原来的分区也要包含其中，完成相应的排序
删除分区
alter table tablename drop partition (sex='boy')
alert table tablename drop partiton(dt=20,hour=40)
注：删除分区的时候，会将所有存在的分区都删除
2、动态分区：
修改权限的方式：
1、conf/hive-site.xml
2、在hive内部使用set进行相应的设置
3、hive启动的时候设置 hive --conf hive.exec.dynamic.partiton=true
修改权限的方法
1、修改权限
set hive.exec.dynamic.partiton=true //开启动态分区
2、修改默认状态
set hive.exec.dynamic.partiton.mode=nostrict //默认strict。至少有一个静态分区
创建分区表：
create table psn22( id int, name string, likes array<String>, address map<string ,string> ) partitioned by (age int ,sex string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ’,’ COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ‘,’ MAP KEYS TERMINATED BY ‘:’ LINES TERMINATED BY ‘\t’
写入数据
from psn21 //已经存在的表格并且要有数据 insert overwrite table pas22 partiton (age,sex) select * distribute by age,sex
分桶表：
测试数据
1，tom,11
开启分桶
set hive.enforce.bucketing=true
创建桶
create table psnbucket1 ( id int, name string, age int) clustered by (age) into 4 buckets row format delimited fields terminated by ','
加载数据
insert into table psnbucket select id,name,age from psn31
抽样
select * from bucket_table tablesample(bucket 1 out of 4 by colimes)
自定义函数
UDF:一对一
1、继承UDF
2、重写evaluate
（实现传入的参数，并且封装了很多的方法）
public class AddPrefix extends UDF { /**
- 这里我们实现将任一输入添加自定义前缀信息 */ public String evaluate(String str) { return "HIVE UDF Prefix:"+ str; } }
UDAF：多对一
UDTF：一对多
1、创建udf自定义函数
2、达成jar包并上传到linux集群
3、将集群中的jar包上传到hive中：add jar /opt/software/jars/UDF.jar；
4、创建属于我自己的函数
create temporary function bws as "com.hpe.TestUdf.TestUdf"; 5、使用函数执行
但是在创建自定义函数的时候，一般都是创建的临时函数，推出就木有了，那怎么创建永久函数呢？
注册永久hive自定义函数
add jar的方式只是导入临时的jar文件，所以不能创建永久的自定义函数，想要添加永久的自定义函数需要在配置文件中对jar的引入进行修改
在hive-site.xml文件中添加
<property> <name>hive.aux.jars.path</name> <value>file:///opt/module/hive/lib/app_logs_hive.jar</value> </property>
注意：value中的值为你的udf.jar上传到linux的指定路径下，若是多个jar包，以,（逗号）进行分割
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